Zukunftsorientiertes Coding: KI-Tools im Vergleich

Einführung in KI-Assistenten für Softwareentwicklung

Überblick über die Rolle von KI-Assistenten in der modernen Softwareentwicklung. Einführung in verschiedene KI-Tools und deren Anwendungsfälle.

• Definition und Einsatzbereiche von KI-Assistenten
• Überblick über KI-Assistenten: Google Gemini, GitHub Copilot, ChatGPT, Claude
• Einführung in die Funktionsweise und Zielsetzungen der Tools

Vergleich verschiedener KI-Assistenten

Kennenlernen der Stärken und Schwächen verschiedener KI-Assistenten. Verständnis für die Auswahl des passenden Tools je nach Anwendungsfall.

• Google Gemini: Integration in bestehende Google-Ökosysteme, Code-Generierung, Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen
• GitHub Copilot: Nahtlose Integration in IDEs, geeignet für eine breite Palette von Programmiersprachen, Fokus auf Assistenz beim Programmieren
• ChatGPT (OpenAI): Vielseitigkeit in der Code-Generierung und -Optimierung, stark im natürlichen Sprachverständnis und im Erklären von Code
• Claude (Anthropic): Fokussiert auf sicheres und menschenzentriertes AI-Design, nützlich für Code-Erklärung und unterstützende Funktionen
• Vorteile und Nachteile der jeweiligen Tools in verschiedenen Szenarien (z.B. Code-Generierung, Debugging, Dokumentation)

Einsatz von KI-Assistenten in der Praxis

Effektive Nutzung von KI-Assistenten für spezifische Softwareentwicklungsaufgaben. Entwicklung von Best Practices für den Einsatz von KI-Tools.

• Integration von KI-Assistenten in die tägliche Entwicklungsarbeit
• Anpassung von KI-Tools an spezifische Arbeitsabläufe und Teams
• Verwenden Sie verschiedene KI-Assistenten zur Lösung einer realen Entwicklungsaufgabe (z.B. Code-Generierung, Debugging, Dokumentation)

Praxisworkshop: Vergleichende Anwendung von KI-Assistenten

Praktische Erfahrung mit der Anwendung verschiedener KI-Assistenten sammeln. Verstehen der unterschiedlichen Ergebnisse und Effizienz der Tools.

• Implementierung von Funktionen mit Google Gemini, GitHub Copilot, ChatGPT und Claude
• Debugging bestehender Codebasis mit Unterstützung verschiedener KI-Assistenten
• Automatisierung von Unit-Tests und Dokumentation
• Vergleich und Analyse der Ergebnisse hinsichtlich Qualität, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit

Fortgeschrittene Techniken im Umgang mit KI-Assistenten

Vertiefung der Fähigkeiten zur Anpassung und Optimierung des Einsatzes von KI-Assistenten. Einführung in die Automatisierung komplexer Aufgaben durch KI-Tools.

• Anpassung von Prompts und Arbeitsabläufen an spezifische Anforderungen für Google Gemini, Copilot, ChatGPT und Claude
• Optimierung von KI-Assistenten für das Teamwork und kollaborative Coding
• Entwicklung von Workflows zur Automatisierung von CI/CD-Prozessen mithilfe von KI-Assistenten

Best Practices und Fallstudien

Verstehen der Best Practices für den Einsatz von KI-Assistenten.
Analyse von Fallstudien, um erfolgreiche Einsatzmöglichkeiten zu identifizieren.

• Übersicht über bewährte Methoden und Strategien im Umgang mit KI-Assistenten
• Fallstudien aus Praxis: Wie Unternehmen KI-Assistenten erfolgreich einsetzen
• Anwendung von Best Practices auf eigene Projekte

Gruppenarbeit: Entwicklung eines Projekts mit KI-Unterstützung

Anwendung des erlernten Wissens auf die Entwicklung eines Softwareprojekts.
Förderung der Zusammenarbeit und des Einsatzes verschiedener KI-Assistenten im Team.

• Gruppenarbeit: „Entwickeln Sie ein kleines Softwareprojekt unter Verwendung verschiedener KI-Assistenten.“
• Präsentation und Diskussion der Ergebnisse im Plenum
• Feedback und Vorschläge zur weiteren Verbesserung und Optimierung

Abschluss und Q&A

• Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse
• Beantwortung offener Fragen
• Weiterführende Lernressourcen
• Recap des Trainings